时间：2023-05-30 09:49:08
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇网络故障诊断，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
一．引言
世纪之交，全球因特网高速发展。抓住机遇，迎接挑战，我国的网络建设方兴未艾。政府上网工程拉开序幕，网络建设的新已经到来。网络诊断是管好、用好网络，使网络发挥最大作用的重要技术工作之一。本文首先简单介绍网络及路由器的基本概念，简述分层诊断技术，结合讨论路由器各种接口的诊断，综述互联网络连通性故障的排除。
二．网络与路由器概述
网络诊断是一门综合性技术，涉及网络技术的方方面面。为方便下面的讨论，首先简单回顾一下网络和路由器的基本概念。
1．计算机网络是由计算机集合加通信设施组成的系统，即利用各种通信手段，把地理上分散的计算机连在一起，达到相互通信而且共享软件、硬件和数据等资源的系统。计算机网络按其计算机分布范围通常被分为局域网和广域网。局域网覆盖地理范围较小，一般在数米到数十公里之间。广域网覆盖地理范围较大，如校园、城市之间、乃至全球。计算机网络的发展，导致网络之间各种形式的连接。采用统一协议实现不同网络的互连，使互联网络很容易得到扩展。因特网就是用这种方式完成网络之间联结的网络。因特网采用TCP/IP协议作为通信协议，将世界范围内计算机网络连接在一起，成为当今世界最大的和最流行的国际性网络。
2.为了完成计算机间的通信，把每部计算机互连的功能划分成定义明确的层次，规定了同层进程通信的协议及相邻层之间的接口和服务，将这些层、同层进程通信的协议及相邻层之间的接口统称为网络体系结构。国际标准化组织（ISO）提出的开放系统互连参考模型（OSI）是当代计算机网络技术体系的核心。该模型将网络功能划分为7个层次：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。
3.TCP/IP即传输控制协议和网间互联协议是一组网络协议。TCP/IP起源于美国ARPANET网，发展至今已成为因特网使用的标准通信协议。使用TCP/IP能够使采用不同操作系统的计算机以有序的方式交换数据。
4.路由器是一种网络设备，是用于网络连接、执行路由选择任务的专用计算机。路由器工作于网络层，对信包转发，并具有过滤功能。路由器能够将使用不同技术的两个网络互连起来，能够在多种类型的网络之间（局域网或广域网）建立网络连接。它将处在七层模型中的网络层的信息，根据最快、最直接的路由原理从一个网络的网络层传输到另一个网络的网络层，以达到最佳路由选择。同时在内部使用高档微处理器，用高速的内部总线连接适合各种网络协议的接口卡。并具有多种网管功能，能监视与路由器相连接的一些网络设备和它们的配置运行情况。
5.CISCO路由器是目前网络建设中使用最多的一种路由器，有多种档次、多种系列，目前常用的当属2500系列，本文以2500系列为例讨论。2500系列路由器是固定接口的多协议路由器，支持CISCOIOS全部功能。根据特定的协议环境分为以下四种类型：固定配置的路由器（2501）、带HUB口的路由器（2507）、摸块化的路由器（2514）和访问服务器（2511）。它们结构简单、操作方便、易于配置和管理，是一种用于小规模局域网和广域网网络层中继的路由设备。
6．CISCOIOS是CISCO所特有的互连网操作系统，所有的CISCO产品都运行IOS，IOS将它们无缝连接在一起协同工作。给用户提供一个可支持任意硬件界面、任意链路层、网络层协议的可扩展的开放型网络。IOS支持众多的协议，包括各种网络通信协议和路由协议等。CISCOIOS已成为工业界网际网互联的事实标准。CISCOIOS提供几种不同的操作模式，每一种模式提供一组相关的命令集、不同的操作权限和操作功能。基于安全目的，CISCO用户界面中有两级访问权限：用户级和特权级。第一级访问允许查看路由状态，叫做用户EXEC模式，又称为查看模式；第二级访问允许查看路由器配置、修改配置和运行调试命令，叫做特权EXEC模式，又称为配置模式。在特权级中，按不同的配置内容，可进入不同的配置模式，如全球配置模式、接口配置模式、线配置模式等。
三．网络故障诊断概述
网络故障诊断应该实现三方面的目的：确定网络的故障点，恢复网络的正常运行；发现网络规划和配置中欠佳之处，改善和优化网络的性能；观察网络的运行状况，及时预测网络通信质量。
网络故障诊断以网络原理、网络配置和网络运行的知识为基础。从故障现象出发，以网络诊断工具为手段获取诊断信息，确定网络故障点，查找问题的根源，排除故障，恢复网络正常运行。
网络故障通常有以下几种可能：物理层中物理设备相互连接失败或者硬件及线路本身的问题；数据链路层的网络设备的接口配置问题；网络层网络协议配置或操作错误；传输层的设备性能或通信拥塞问题；上三层CISCOIOS或网络应用程序错误。诊断网络故障的过程应该沿着OSI七层模型从物理层开始向上进行。首先检查物理层，然后检查数据链路层，以此类推，设法确定通信失败的故障点，直到系统通信正常为止。
网络诊断可以使用包括局域网或广域网分析仪在内的多种工具：路由器诊断命令；网络管理工具和其它故障诊断工具。CISCO提供的工具足以胜任排除绝大多数网络故障。查看路由表，是解决网络故障开始的好地方。ICMP的ping、trace命令和Cisco的show命令、debug命令是获取故障诊断有用信息的网络工具。我们通常使用一个或多个命令收集相应的信息，在给定情况下，确定使用什么命令获取所需要的信息。譬如，通过IP协议来测定设备是否可达到的常用方法是使用ping命令。ping从源点向目标发出ICMP信息包，如果成功的话，返回的ping信息包就证实从源点到目标之间所有物理层、数据链路层和网罗层的功能都运行正常。如何在互联网络运行后了解它的信息，了解网络是否正常运行，监视和了解网络在正常条件下运行细节，了解出现故障的情况。监视那些内容呢？利用showinterface命令可以非常容易地获得待检查的每个接口的信息。另外showbuffer命令提供定期显示缓冲区大小、用途及使用状况等。Showproc命令和showprocmem命令可用于跟踪处理器和内存的使用情况，可以定期收集这些数据，在故障出现时，用于诊断参考。
网络故障以某种症状表现出来，故障症状包括一般性的（象用户不能接入某个服务器）和较特殊的（如路由器不在路由表中）。对每一个症状使用特定的故障诊断工具和方法都能查找出一个或多个故障原因。一般故障排除模式如下：第一步，当分析网络故障时，首先要清楚故障现象。应该详细说明故障的症侯和潜在的原因。为此，要确定故障的具体现象，然后确定造成这种故障现象的原因的类型。例如，主机不响应客户请求服务。可能的故障原因是主机配置问题、接口卡故障或路由器配置命令丢失等。第二步，收集需要的用于帮助隔离可能故障原因的信息。向用户、网络管理员、管理者和其他关键人物提一些和故障有关的问题。广泛的从网络管理系统、协议分析跟踪、路由器诊断命令的输出报告或软件说明书中收集有用的信息。第三步，根据收集到的情况考虑可能的故障原因。可以根据有关情况排除某些故障原因。例如，根据某些资料可以排除硬件故障，把注意力放软件原因上。对于任何机会都应该设法减少可能的故障原因，以至于尽快的策划出有效的故障诊断计划。第四步，根据最后的可能的故障原因，建立一个诊断计划。开始仅用一个最可能的故障原因进行诊断活动，这样可以容易恢复到故障的原始状态。如果一次同时考虑一个以上的故障原因，试图返回故障原始状态就困难的多了。第五步，执行诊断计划，认真做好每一步测试和观察，直到故障症状消失。第六步，每改变一个参数都要确认其结果。分析结果确定问题是否解决，如果没有解决，继续下去，直到解决。
四．网络故障分层诊断技术
1．物理层及其诊断
物理层是OSI分层结构体系中最基础的一层，它建立在通信媒体的基础上，实现系统和通信媒体的物理接口，为数据链路实体之间进行透明传输，为建立、保持和拆除计算机和网络之间的物理连接提供服务。
物理层的故障主要表现在设备的物理连接方式是否恰当；连接电缆是否正确；MODEM、CSU/DSU等设备的配置及操作是否正确。
确定路由器端口物理连接是否完好的最佳方法是使用showinterface命令，检查每个端口的状态，解释屏幕输出信息，查看端口状态、协议建立状态和EIA状态。
2．数据链路层及其诊断
数据链路层的主要任务是使网络层无须了解物理层的特征而获得可靠的传输。数据链路层为通过链路层的数据进行打包和解包、差错检测和一定的校正能力，并协调共享介质。在数据链路层交换数据之前，协议关注的是形成帧和同步设备。
查找和排除数据链路层的故障，需要查看路由器的配置，检查连接端口的共享同一数据链路层的封装情况。每对接口要和与其通信的其他设备有相同的封装。通过查看路由器的配置检查其封装，或者使用show命令查看相应接口的封装情况。
3．网络层及其诊断
网络层提供建立、保持和释放网络层连接的手段，包括路由选择、流量控制、传输确认、中断、差错及故障恢复等。
排除网络层故障的基本方法是：沿着从源到目标的路径，查看路由器路由表，同时检查路由器接口的IP地址。如果路由没有在路由表中出现，应该通过检查来确定是否已经输入适当的静态路由、默认路由或者动态路由。然后手工配置一些丢失的路由，或者排除一些动态路由选择过程的故障，包括RIP或者IGRP路由协议出现的故障。例如，对于IGRP路由选择信息只在同一自治系统号（AS）的系统之间交换数据，查看路由器配置的自治系统号的匹配情况。
五．路由器接口故障排除
1．串口故障排除
串口出现连通性问题时，为了排除串口故障，一般是从showinterfaceserial命令开始，分析它的屏幕输出报告内容，找出问题之所在。串口报告的开始提供了该接口状态和线路协议状态。接口和线路协议的可能组合有以下几种：1）串口运行、线路协议运行，这是完全的工作条件。该串口和线路协议已经初始化，并正在交换协议的存活信息。2）串口运行、线路协议关闭，这个显示说明路由器与提供载波检测信号的设备连接，表明载波信号出现在本地和远程的调制解调器之间，但没有正确交换连接两端的协议存活信息。可能的故障发生在路由器配置问题、调制解调器操作问题、租用线路干扰或远程路由器故障，数字式调制解调器的时钟问题，通过链路连接的两个串口不在同一子网上，都会出现这个报告。3)串口和线路协议都关闭，可能是电信部门的线路故障、电缆故障或者是调制解调器故障。4）串口管理性关闭和线路协议关闭，这种情况是在接口配置中输入了shutdown命令。通过输入noshutdown命令，打开管理性关闭。
接口和线路协议都运行的状况下，虽然串口链路的基本通信建立起来了，但仍然可能由于信息包丢失和信息包错误时会出现许多潜在的故障问题。正常通信时接口输入或输出信息包不应该丢失，或者丢失的量非常小，而且不会增加。如果信息包丢失有规律性增加，表明通过该接口传输的通信量超过接口所能处理的通信量。解决的办法是增加线路容量。查找其他原因发生的信息包丢失，查看showinterfaceserial命令的输出报告中的输入输出保持队列的状态。当发现保持队列中信息包数量达到了信息的最大允许值，可以增加保持队列设置的大小。
2．以太接口故障排除
以太接口的典型故障问题是：带宽的过分利用；碰撞冲突次数频繁；使用不兼容的幀类型。使用showinterfaceethernet命令可以查看该接口的吞吐量、碰橦冲突、信息包丢失、和幀类型的有关内容等。
1）通过查看接口的吞吐量可以检测网络的利用。如果网络广播信息包的百分比很高，网络性能开始下降。光纤网转换到以太网段的信息包可能会淹没以太口。互联网发生这种情况可以采用优化接口的措施，即在以太接口使用noiproute-cache命令，禁用快速转换，并且调整缓冲区和保持队列。
2）两个接口试图同时传输信息包到以太电缆上时，将发生碰橦。以太网要求冲突次数很少，不同的网络要求是不同的，一般情况发现冲突每秒有3、5次就应该查找冲突的原因了。碰橦冲突产生拥塞，碰橦冲突的原因通常是由于敷设的电缆过长、过分利用、或者“聋”节点。以太网络在物理设计和敷设电缆系统管理方面应有所考虑，超规范敷设电缆可能引起更多的冲突发生。
3）如果接口和线路协议报告运行状态，并且节点的物理连接都完好，可是不能通信。引起问题的原因也可能是两个节点使用了不兼容的幀类型。解决问题的办法是重新配置使用相同幀类型。如果要求使用不同幀类型的同一网络的两个设备互相通信，可以在路由器接口使用子接口，并为每个子接口指定不同的封装类型。
3．异步通信口故障排除
互连网络的运行中，异步通信口的任务是为用户提供可靠服务，但又是故障多发部位。主要的问题是，在通过异步链路传输基于LAN通信量时，将丢失的信息包的量降止最少。
异步通信口故障一般的外部因素是：拨号链路性能低劣；电话网交换机的连接质量问题；调制解调器的设置。检查链路两端使用的调制解调器：连接到远程PC机端口调制解调器的问题不太多，因为每次生成新的拨号时通常都初始化调制解调器，利用大多数通信程序都能在发出拨号命令之前发送适当的设置字符串；连接路由器端口的问题较多，这个调制解调器通常等待来自远程调制解调器的连接，连接之前，并不接收设置字符串。如果调制解调器丢失了它的设置，应采用一种方法来初始化远程调制解调器。简单的办法是使用可通过前面板配置的调制解调器，另一种方法是将调制解调器接到路由器的异步接口，建立反向telnet,发送设置命令配置调制解调器。
showinterfaceasync命令、showline命令是诊断异步通信口故障使用最多的工具。showinterfaceasync命令输出报告中，接口状态报告关闭的唯一的情况是接口没有设置封装类型。线路协议状态显示与串口线路协议显示相同。showline命令显示接口接收和传输速度设置以及EIA状态显示。showline命令可以认为是接口命令（showinterfaceasync）的扩展。showline命令输出的EIA信号及网络状态：
noCTSnoDSRDTRRTS：调制解调器未与异步接口连接。
CTSnoDSRDTRRTS：调制解调器与异步接口连接正常，但未连接远程调制解调器。
CTSDSRDTRRTS：远程调制解调器拨号进入并建立连接。
确定异步通信口故障一般可用下列步骤：检查电缆线路质量；检查调制解调器的参数设置；检查调制解调器的连接速度；检查rxspeed和txspeed是否与调制解调器的配置匹配；通过showinterfaceasync命令和showline命令查看端口的通信状况；从showline命令的报告检查EIA状态显示；检查接口封装；检查信息包丢失及缓冲区丢失情况。
关键词：无线传感器 网络故障 诊断技术
中图分类号：TP212.9 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）09-0042-02
无线传感器网络是由大量传感器节点组成的，因为传感器节点廉价和微型的特点，促使无线传感器网络对节点的利用率非常高，尤其是在无线传感网络的监测区域，在自组织方式的参与下，以互相协作的形式完成无线传感器的监测任务，所以其应用的前景也是非常广阔的，但是传感器节点的工作能力是有限的，难免会发生系统故障。
1 无线传感器网络故障评价指标
无线传感器网络故障诊断的性能评价指标是以无线传感器的网络特点和网络应用为基础制定的，其标准主要体现在诊断精度、特殊环境诊断精度、能效性以及诊断时间四个方面。
诊断精度。无线传感器故障诊断精度是诊断机制对故障最直接的评价方式，特别是在网络安全性较高的环境中，如果不能保障故障诊断的精确度则会导致传感器网络系统出现安全漏洞，同时意味着此故障诊断精度的失效，诊断精度主要是以一次过程为故障诊断的依据，分析被诊断的节点状态与实际节点状态的相符程度，诊断精度中故障误报率和故障识别率为评价故障的两个指标。
特殊环境诊断精度。无线传感器网络在特殊环境中的应用是有特定的诊断精度的，例如自然灾害、人为破坏等特殊环境因素，由于故障的节点在网络中的分布不均匀，可能会出现故障区域节点的过分疏散或者是节点的过分密集等现象，普通的诊断精度是不适应的，所以只能采取特殊环境的诊断精度对故障进行评价。
能效性。受无线传感器网络能量供应方面的影响，能效性成为故障诊断评价机制中需要最先考虑的问题，能效性比较强的故障诊断机制可以促进网络使用寿命的延长，以便保障传感器网络监测、计算方面能量的持续供应，与能效性有直接关系的因素有数据通信、处理和采集三方面。
诊断时间。无线传感器网络投入使用后，如需进行故障诊断需要对传感器中节点与节点之间的关系进行协作性判断，主要是因为节点呈现激活状态的数量比较多，如果节点出现联系性的故障一定会对无线传感器网络造成巨大的能耗压力，所以节点故障诊断的时间不宜过长。
2 无线传感器网络故障诊断分类
无线传感器网络故障主要来源于传感器的节点，主要表现在四个模块上，分别为能量电池供应模块、无线网络通信模块、传感处理模块和传感器模块，基于无线传感器网络的运行和使用，其组成元件、部件会出现各种各样的问题，如干扰通信、线路老化、电能耗损以及接线松动等等，引发无线传感器网络发生故障。
2.1 节点级别的故障
节点级别的故障主要是发生在传感器网络的节点处，大部分故障主要是传感器的节点本身出现了问题，其又可分为节点软故障和节点硬故障，软故障是指节点在不影响无线传感器网络运行的前提下发生故障，只有对数据进行传送和测量时，可瞬间影响通信的故障；硬故障是指对节点本身以及对传感器网络造成的直接损害，例如节点本身损坏、电源布置不合理或电源能量不足都会造成无线传感器网络故障。
2.2 网络级别的故障
网络级别的故障是指无线传感器的节点本身是正常的，但是在节点与节点之间的传输、协作方面上出现制约性问题，导致网络连接异常、通信受阻、信息丢失、IP偏差、非法入侵等等，此故障的出现是直接作用于网络的，其故障的表现极其明显，而且故障出现的速度非常快，影响范围比较广，属于无线网络传感器网络中相对较为敏感的故障。
2.3 功能级别的故障
无线传感器网络功能级别的故障对于整体网络都是存在影响的，如出现功能级别的故障会造成网络中汇集点不能正常接收和收集网络中运行的全部信息，引起功能级别故障的原因主要有传感器节点的重启、死亡和失效，链接线路故障以及路由装置故障等。
2.4 数据级别的故障
数据级别的故障是指传感器节点表现正常，但是传达了错误的数据信息，致使网络形成错误的数据感知，数据级别故障的隐蔽性比较强，只有经过精细的检测才可发现传感器节点传递了错误的感知数据，因为即使节点感知数据传递错误，但是其本身的表现形式是没有任何问题的，因此无形中降低了无限传感器网络的运行性能，而且会错误的引导网络管理员检查维修。
3 无线传感器网络故障诊断技术
无线传感器网络故障诊断主要是针对其投入使用的期间，通过对网络传递的信息进行分析，判断无线传感器网络是否发生故障，根据故障发生的状态检测导致故障发生的基本根源，无线传感器网络故障的诊断是一项复杂而又系统的工程项目，基于其所处的环境以及自身运行的特点决定了故障诊断的难度，为降低诊断的难度，一般情况在进行故障诊断时需要以传感器各个节点日常的测量数据为主，以节点数据传输的附加信息为辅，促进故障诊断的效率。
无线传感器网络故障诊断的指标为传感器高质量的服务和能量的有效保护，而故障诊断策略的衡量指标主要有错误警报率和检测率，其中错误报警率反馈的是无效警报在诊断报告总警报中的占据比例，错误报警率较低即可说明此次诊断结果具有较高的可信度；检测率反馈的是被检测出的故障在网络总故障中占据的比例，与错误报告率相反，检测率越高则说明诊断策略的有效性比较高。目前对无线传感器网络故障诊断技术的研究主要以传感器的故障、场景类型为中心，对传感器节点的功能、读数故障进行探讨，分析无线传感器网络故障的诊断技术。
3.1 传感器节点读数故障的诊断技术
节点读数故障的诊断技术主要是针对无线传感器网络中错误的测量数据，错误数据产生的情况主要有外界环境干扰导致网络受到安全攻击、节点部件的损坏等等，针对节点读数故障提出以下诊断技术。
（1）WMFDS诊断技术。此技术主要是对传感器节点与节点之间的数据进行空间相关性的测量，越临近的节点其测量结果的相似性越大，所以只能通过正常读数的空间关系，根据此理论提出WMFDS诊断方法，主要是对两节点之间的故障率、分布密度进行分析，判断节点是否出现问题，此方法还可对相邻的节点进行加权处理，但是此方法只可以用于具有空间相关性的节点读数上。
（2）FIND诊断技术。此技术利用无线传感器节点在监控区域具有可持续性监测的特点，感知网络的突然事件，此节点的数据读取可反馈事件发生点到节点相对应的距离，传感器节点的信号强度与距离是呈现相反关系的，即相对距离越大，节点信号强度越弱，节点信号的强弱变化被称为单调变化特性，所以节点的单调特性是反馈节点出现读数故障的判断标准，比如故障节点会表现出与相对距离单调特性相反的现象。
（3）CSN诊断技术。此诊断技术是有一定局限性的，主要是以移动设备为检测对象，利用加速器得出节点的地震运动，故障节点的读数会存在阈值，此阈值与实际历史差距比较大，通过计算机分析节点比例，如出现较高阈值则说明此节点出现了一定的问题。
3.2 传感器节点网络故障的诊断技术
传感器节点网络故障主要表现在链路受环境因素的影响导致网络可靠性降低等现象，针对传感器节点网络故障提出的诊断技术主要有以下三种：
（1）网络软件调试法。在传感器的节点中采取调试，利用软件的调试命令，对节点处的网络状态进行分析，收集节点网络数据，确定节点网络故障的来源。
（2）特定模型推断法。特定模型推断法主要包括两种，分布式和集中式的方法。分布式的诊断技术是针对网络中的所有节点，利用从局部到整体的决策方法，分布式诊断技术的代表方法有LD2和TinyD2，最终通过节点网络的整合，得出诊断报告；集中式的诊断技术是在网络节点处植入小型探测器，以便对经过节点的应用数据进行分类、分组，但是探测器对得到信息的分析能力是非常有限的，所以需要感知系统的参与，以此为基础进行节点网络故障的细化诊断。
（3）无声故障诊断技术。此诊断技术在三种技术中是具有一定特殊性的，其可对无经验故障进行有效诊断，例如AD诊断技术，即是比较典型的代表，通过对节点各类型诊断信息之间相关性图表的变化，发现网络中存在的隐藏故障，即无声故障，此技术可提高故障诊断的准确率，同时降低了故障出现的频率。
综上所述，利用无线传感器故障诊断技术诊断无线传感器网络中出现的问题，并对其进行及时有效的处理，一方面可以提高无线传感器网络的运用效率，另一方面提高了无线传感器网络的使用率，所以无线传感器网络的正常运行在一定程度上促进我国经济效益和社会效益的发展和提高。
4 结语
无线传感器网络在世界范围内的关注度是比较高的，其渗透多项科学技术，例如无线通信技术、传感器技术以及信息处理技术等等，无线传感器的研究不论是在经济效益上还是在社会效益上，都是具有极其重要的意义的，无线传感器有效的网络故障诊断技术一方面可以提高无线传感器的利用效率，另一方面对能源节约具有一定的实际价值。
参考文献
[1]孙利民，陈渝.无线传感器网络[J].北京：清华大学出版社，2010（03）.
文／湖南张葵葵 北京 程玉光 湖南 夏富民一、德系轿车诊断技术的最新发展
随着信息、舒适、驾车辅助功能的增加，新一代宝马、大众、奔驰轿车的电控单元越来越多，车裁网络系统也越来越复杂，使得故障诊断难度提升，但德系轿车车载网络系统诊断技术具有以下共同点。
1．诊断数据在线传回德国
德系车已实现将在线诊断数据归档到德国中央数据库系统，如大众归口到德国总部沃尔夫斯堡中央数据库。
2．车载网络系统模块化
德系车的车载网络系统按功能和网络传播速度划分为三大功能区域：首要功能区域、次要功能区域、舒适功能区域。酋要功能区域指让车辆在路上较容易地到达指定点的所有电控单元组成的区域；次要功能指在车辆行驶过程中，能让驾驶员和乘客通过功能键实现一些便捷调整功能（如音箱系统、室内温度）的所有电控单元组成的区域：舒适功能区域内的电控单元数量则在逐渐递增，如远程信恩处理、交流聊天功能、导航功能等；其他有在线诊断监控、优化仪表显示区域。
以大众车为例，其车载CAN网络系统分为驱动CAN、舒适／便捷CAN、信息娱乐CAN、组合仪表CAN、诊断CAN，这些车载网络中的分支区域系统是由网关星形连接在一起，诊断测试仪对电控单元的诊断要通过网关进行间接连接，如图1所示。
3.专用诊断仪诊断图示化
专用诊断仪内诊断界面框架体系与车载网络体系一致，诊断图示化，脉络清晰，如大众诊断系统软件体系ODIS（图2），方框变黑色表示该控制单元已安装，方框变黑且填充红色则表示该电控单元有控制，方框呈灰色则表示车辆未安装该电控单元。
4．更新三个理念
德系车载网络系统故障诊断更新了三个理念：①维护保养不再依赖里程数，而是基于事件服务(CBS)，如更换制动蹄片、发动机机油，并将车辆维护信息集成在钥匙中，最终传输到经销店总系统中，为客户提供最优化的服务保养；②实现远程在线匹配，如增减功能或更换电控单元后的系统匹配，保证网络运行的安全；③可将故障诊断数据直接传递到德国总部进一步诊断。
基于事件服务(CBS)就是按需维护，没有标准时间间隔可参照，是通过传感器或电控单元来持续监测主要车辆部件并判断是否需要维护，维护提醒信息则出现在仪表显示屏上，基于事件服务大大延长7维护保养间隔。
二、德系轿车CAN总线故障类型
依据lS011898-3协议车裁网络故障分成电源故障和总线故障两个主要类型。电源故障指车载网络节点本身的电源线或搭铁线新路故障，而CAN总线故障叉分为如下类型(国3): CAN总线(CAN_H或CAN_L)对某一控制单元断路故障（故障1和2）、CAN总线(CAN_H或CAN_L)对正极短路故障（故障3和6）、CAN总线(CAN_H或CAN_L)对地短路故障（故障5和4）、CAN总线CAN_H与CAN_L彼此之间短路故障（故障7，CAN总线CAN_H和CAN_L在某一段信号反向传输故障）、CAN H和CAN_L同时断路故障（故障8）、CAN总线终端电阻断路（故障9）。故障8是不可恢复的，影响总线功能；而故障1-7、9是单线故障且可恢复，不影响总线功能（表1）。在正常工作模式里没有线路故障，差动接收CAN_H和CAN_L输入信号，也可以用于单线传输，所有的单线传输期间EMC性能抗干扰性和辐射性比差动模式差。
1．单线断路时的局部故障
单线断路故障是局部故障，信息只通过另一根未断线正常传输。该类故障是间歇性症状表现，有时又会显现正常。如图4所示，CAN_H线断路(故障1),第一轮信息传输中，故障在断路点前未呈现故障征兆，在断路点后呈现故障征兆，第二轮信息传输后，症状正好相反。因通信协议IS0 11992-1规定，当节点之间通信中断超时，确认有故障后，节点之间的通信重新通过单线模式进行。出现单线断路故障时，不允许改变数据，还是保留故障信息及故障状态，在未确定出是哪根线受到影响时，各节点将信号茌两根网线上重置，直到确定出未响应线为止。这种反复试验确认故障的方法仅适合节点少的条件，在节点增多后，故障查找将变得十分复杂和费时。这种单线断路故障确认模式仅适用于货车和牵引车上的低速CAN，传输速率在125kbps。
2．单线短路时的全局故障
单线短路故障是全局故障，故障状态很少改变，呈现静止故障显示。总线通信协议故障管理系统对此限制少，允许改变数据或清除。局部故障优先权高于全局故障，体现在故障管理系统对断路故障容忍度大，而对于全局故障则会尽快恢复。单线CAN_H和CAN L对电源短路（故障3和故障6），信号点要超出正常范围，故障易被察觉，故障管理系统将对没受影响的传输线进行初始化。依据SAE J1939/12，这种超出范围比较确认故障的方法适合于短路检测，缺点是需要辅助8V电源，低阻抗终端，且在车辆怠速时检测结果不明显。另外，从短路故障恢复到单线运行模式后，整个系统的电磁兼容性能降低，对搭铁偏置的包容性也降低。
CAN_H搭铁短路(故障5)与CAN_H断路（故障1）故障现象一样，属于局部故障，而CAN_L搭铁（故障4）故障则属于全局故障，检测这类故障常常模棱两可，需要电压除外的辅助数据参照。单线工作模式不适用于高速CAN。
3．双线互短时的全局故障
CAN H和CAN_L互短（故障7）时，总线还可工作。
4．双线断路故障
双线断路，总线被隔断，总线不能正常工作。
5．终端电阻断路故障
为了避免信号反射，在2个CAN总线用上分别连接一个1200的终端电阻。这两个终端电阻并联，并构成一个60Q的等效电阻，关闭供电电压后可以在数据线之间测量这个等效电阻，如把便于拆装的控制单元从总线上脱开，然后在插头上测量CAN_H和CAN_L之间的电阻(圉5)。单个电阻也可各自分开测量，则应为120Ω。终端电阻断路，依据分布式系统的特点总线还能正常工作，只是终端电控单元无法通信。
6．总线传输受干扰的三种情境
(1)总线信号电压过低，有搭铁倾向，通常低于+／一1V；
(2)泄漏电阻，通常高于5KO;
(3)电磁干扰，总线干扰会导致不可恢复的硬故障。
所有单线故障都可以被检测到，故障3、4、6和7可被故障管理系统单独检测出来；故障1、2和5是被容错的，则需要辅助方法才可被检测出来。局部故障现象是暂时的，相关故障信息会变化，而全局故障呈现静态故障信息显示，便于故障位置判断。
三、车载网路的拓扑分析
基于车用即时操作系统OSEK/VDX标准，其网络管理(NM)模块提供了与节点相关（本地）和网络相关（全局）的管理办法，使用逻辑环直接监控节点。在逻辑环内，每个节点都有一个逻辑后继，逻辑环的第一节点是最后一个节点的后继。每个节点都由其他节点动态监控，通信次序与网络结构无关，每个节点都有一个唯一的标识符(ID值)，逻辑环信息被从最低ID健的节点向最高ID值的节点顺序传输，再返回最低ID值的节点，形成逻辑环（图6）。任何节点都必须向其他节点发送信息，并且从其他节点接收信息。画出车载网络系统的拓扑简图（图7），依据逻辑环的功能，进行故障诊断。用诊断仪检测与电控单元1、电控单元2和电控单元3的通信，红色线表示节点间不通信，若出现多个故障码，从网络拓扑图中分析出故障点在电控单元3与总线通信中断。
[关键词] 网络故障诊断；性能分析；设备；方法
1、网络故障诊断和性能分析探讨
网络故障诊断和性能分析相关方法和特点，分析如下：
1.1置换法。这种最为简单的方法需要耗费大量时间，但不需要进行设备更换，这种方法不能在根本上找到网络故障的原因。
1.2设备监控和日志，在人员对于设备具有一定熟悉程度的基础上，能够基本掌握网络拓扑结构，通过并不复杂的算法，在需要的数据只能在海量的信息中，而耗费较大时间。
1.3使用网络测试仪，尽管使用此方法能够取得较为全面的分析结果，但是，其实用过程较为复杂，在利用网络测试仪实现网络故障诊断有效性方面还存在一定问题。
1.4使用网络管理和监控软件，在使用网络管理和监控软过程中存在一定问题，比如用户端的应用性能分析和网络设备的传输性能都存在一定困难。
1.5使用网络流量监控设备，为了保证网络故障的确认，从而更为有效提升网络性能，采用有效的网络流量监控能有实现，但是，对于用户端应用性能和网络设备的传输性能方面的问题，网络流量监控也不能解决。
1.6协议分析工具。对于有效的网络故障诊断和性能分析工具来说，协议分析方法对于使用人员的要求比较高，应具有较为深厚的网络理论。同时，由于一次性分析的数据量方面存在一定限制，应用具有一定局限性。
为了更好快速诊断网络故障，应该考虑各个工具和方法的特点而进行选择，这是由网络维护管理人员所需要解决的重要问题。
2、本单位信息化建设分析
2.1 网络设备数量众多，结构层繁杂。根据本单位的情况，在不同建筑里的服务器和网络设备众多，其型号和品牌也存在不统一的问题，为更好进行网络故障的排查问题，并能够及时提出相应的解决方案，这才是网络管理人员所关注的重点问题。同时，这种情况也容易造成投资浪费，后期网络优化困难。
2.2 缺少量化的实时分析系统。要想对于网络性能进行快速地、准确地了解和掌握，就需要通过准确的数据，那种仅仅依靠用户的感受而判断方法准确性很低。为了保证网络服务的稳定性和高可用性，应该通过有效的自动化分析工具来实现。
2.3 监控中心缺乏简单有效的协议分析工具
缩短平均故障恢复时间（MTTR），以及提高运行效率这是网络管理和维护工作的主要目的，使得各个业务的稳定性和可用性不断得以加强，能够做好网络优化工作，从而保证业务系统满足企业正常运转需要。在协议分析工具的基础上，能够深层次分析各个网络数据的传递过程，这样，根本原因也就相应容易发现，可有效避免类似事故发生。
2.4 网络、服务器、客户端、软件系统责任界定困难。为了对于网络故障进行定位分析，往往需要进行多次的排查工作，在网络、服务器、客户端、软件系统中间，往往很难明确责任的归属情况，其所在的层次的协议标准都是相互独立的，一般往往很难讲这些测试结果进行相互的印证和分析。
3、本单位网络系统分析
城市的整体面貌通过正在运行的城市监控系统正在逐步改善，监、控、存、查、管等综合应用在系统的多点联网的情况下而逐渐形成，能够为通信、消防、治安、交通、农业等方面提供相应的基础数据，对于该系统的基本要求，主要包括：（1）网络数据的监视；（2）网络中多点部署并联网分析；（3）网络数据的查询及存取功能；（4）网络数据的控制问题；（5）网络数据的管理等方面。在多次调研和设备测试的基础上，考虑上述分析要求，我单位采用某知名品牌的海量在线分析系统，其实现的主要功能和特点如下：
3.1网络中多点部署并联网分析，在一定的条件捕获数据中，设备接入不同的网络汇点，分布不同不捕获点的数据，还能具有自动汇报分析结果功能。
3.2网络数据的监视，对于当前时间网络的整体情况可以通过系统的实时监视页面获取，主要包括网络利用率、网络发包频率、总的流量、网络的单播、多播、广播等情况，还能包括相关的重要链路的实时分析、页面应用的整体分析等等。
3.3网络数据的查询功能，主要包括私有协议的添加、数据查询过滤条件的设定以及相应的图形显示等。
第四，网络数据的管理则包括数据及音视频相关编辑等方面内容。
4、该系统的故障诊断和性能分析原理及方式
4.1 海量数据线速全采集。该系统为了能满足连续长期捕获并记录的要求，具有大容量的存储空间（8TB），10/100/Gigab 网络4个网段（通道）的数据（
4.2 网络异常发现。（1）为了能够更好对于各个时段变化进行掌握，对于应用业务数据采用7*24 小时长期监控网络，以便能够及时发觉网络趋势变化；（2）在自身网络的实际情况的基础上，各种参数的门限值、严重级别可以经过设置，方便于及时察觉网络中的各种异常情况，并及时通知管理员；（3）各种应用的分布及应用情况，可以通过趋势变化，还有相应的不同时段的响应快慢变化进行探讨，以及相关的资源占用情况等，这都有助于网络异常的发现。
4.3 异常数据提取。（1）实时过滤、切片功能。为了保证在磁盘阵列中，能够在其中捕获到将需要的数据，应该设置多个过滤器级别；为了方便分析，在跟踪文件中应该包括利用额外的过滤器提取的数据；最后，数据包的范围可以利用另外过滤器进行缩小。在独特的切片/过滤器组合情况下，为了更好自定义过滤器标准匹配的关键应用程序，存储在磁盘阵列中的数据包类型可以进一步改进；（2）过滤条件。通过一定的时间及各种过滤条件进行相互组合，可以更好对于网络中的各种流量进行过滤，这种灵活多样的方式，能够有助于快速便捷的对于异常数据进行提取。
参考文献：
[1]王进， 阳小龙， 隆克平. 基于大偏差统计模型的Http-Flood DDoS检测机制及性能分析[J].软件学报，2013（5）.
关键词： 神经网络；模拟电路；故障智能诊断
Applications of Neural network in analog circuit fault intelligent diagnosis
Huang Qian1 ，Lu Li2
Nanchang institute of technology JiangXi NanChang 330029
Abstract： The article mainly describe development course of neural network simulation circuit and the common method of fault diagnosis of simulation power based on neural network at this stage， the focus analysised BP neural network fault dictionary method and the SOM neural network fault dictionary method and respective of calculation method， and basic thought， and technology difficulties analysis， discussed application problem of neural network method in in analog circuit fault intelligent diagnosis， last talk about development trend of simulation circuit neural network diagnosis method.
Keyword： Neural network；Analog circuits；Intelligent fault diagnosis
引 言
随着神经网络等人工智能技术的发展， 模拟电路故障诊断的研究又开辟了一条新路， 基于神经网络的模拟电路故障诊断方法已经成为新的研究热点。20世纪80年代末期起有学者研究将人工神经网络应用到模拟电路的故障诊断中，现阶段已经提出多种基于神经网络的模拟电路故障诊断方法，有些方法如BP（ Error Back Propagation Network）神经网络故障字典法已经能有效应用于滤波电路、模拟放大电路等非线性容差电路的故障诊断， 效果优于传统的故障字典法。
1神经网络故障字典法
神经网络故障字典法把模拟电路的故障诊断看成是一个分类问题， 利用神经网络的分类功能来诊断故障。在测前把神经网络训练成一部故障字典， 字典的信息蕴含在网络的连接权值中， 只要输入电路的测量特征， 就可以从其输出查出故障。
1.1 BP 神经网络故障字典法
BP 是一种多层网络误差反传学习算法。
1）初始化，随机给定各连接权[w]，[v]及阀值θi，rt。
（2）由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出
式中：bj为隐层第j个神经元实际输出；ct为输出层第t个神经元的实际输出；wij为输入层至隐层的连接权；vjt为隐层至输出层的连接权。
式中：dtk为输出层的校正误差；ejk为隐层的校正误差。
（3）计算新的连接权及阀值，计算公式如下：
（4）选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。
应用BP 神经网络故障字典法进行模拟电路故障诊断步骤如下：
（1）确定待测电路的故障集和状态特征参量， 采用电路仿真或实验的方法获取电路每一故障状态下的状态特征数据， 经筛选和归一化处理后构造训练样本集。设计BP 神经网络并进行训练。
（2）用训练样本集中的样本训练好网络， 即完成学习的过程。一般采用3 层BP 神经网络， 输入层节点数与电路状态特征参量的维数相同， 输出层节点数可与电路待测故障类别数相同，也可小于待测故障类别数， 隐层节点数则需按经验公式试凑。实际诊断时给被测电路加相同的测试激励， 将测得的实际状态特征参量输入到训练好的BP 神经网络， 则其输出即可指示相应的故障状态。
1.2 SOM神经网络故障字典法
SOM （Self - organizing Feature Map）神经网络是芬兰教授Kohonen于1981 年提出的一种自组织特征映射神经网络。这种自组织特征映射神经网络通过对输入模式的反复学习，使连接权矢量空间分布密度与输入模式的概率分布趋于一致， 即连接权矢量的空间分布密度能反映输入模式的统计特性。
SOM二维网络拓扑结构图
SOM 网络能对输入模式自动分类，通过输入模式的自组织学习， 在竞争层将分类结果表示出来。应用SOM 神经网络建立模拟电路故障诊断字典的具体步骤如下：
（1）确定电路的故障集和激励信号。通过仿真获取电路在每一故障状态下的状态特征向量， 并进行预处理得到训练样本数据。
（2） 确定SOM 网络结构。 SOM 网络只有输入层和输出层两层， 没有隐层，输入层的形式与BP 网络相同， 其结点数应与电路状态特征向量的维数相同。输出层即竞争层的神经元一般采用二维平面阵结构排列， 也可采用一维线阵或三维栅格阵的结构排列。采用一维线阵时， 输出层结点数可与电路的故障类别数相同。
（3）经过SOM 训练形成具有容差的故障字典。SOM 网络的学习算法可采用标准的Kohonen 算法。可以看出， SOM 网络法与BP 网络法构建故障字典的方法步骤完全相似，SOM 网络法一般适用于交流电路， 以电路响应的频域参量为状态特征，它能更有效地克服容差因素对故障定位的影响，SOM 网络法实际诊断时容易出现模糊故障集， 诊断过程要比BP网络法复杂。
1.2神经网络故障字典法难点
同经典的故障字典法相比， 神经网络故障字典法突出的优点是测后诊断速度快，实时性强，其原因是该方法利用了神经网络高度并行的信息处理能力。经典的故障字典法需要进行繁琐的模糊集分割处理， 且一般只能诊断硬故障。而神经网络故障字典法由于神经网络的泛化能力，可以诊断容差模拟电路， 而且对软故障情况也有很好的应用前景。应用该方法难点包括以下几个方面：
（1）神经网络的结构和参数等只能依据经验反复调试， 难以确定所设计的神经网络是最优的。
（2）数据预处理技术和训练样本集的筛选至关重要，神经网络故障字典法的诊断效果主要依赖于此。如何根据实际电路对原始数据进行预处理以突出故障特征信息及如何优选训练样本。
2 神经网络优化诊断法
传统的优化诊断法依据被测电路的解析关系， 按照一定的判据（目标函数） ， 估计出最有可能出现故障的元件。优化诊断法是一种测后模拟的逼近法， 可在较少的测量数据下诊断故障，避免元件的容差问题， 可以诊断软故障和多故障但传统优化诊断法存在一个复杂的重复过程， 需要多个优化过程和多次电路模拟， 测后计算量很大。
神经网络优化诊断法对传统方法进行改进， 利用Hopfield 神经网络的优化计算功能寻优， 克服了传统的优化诊断方法测后计算量大、实时性差的缺点。由于该方法最终是通过求解元件参数或参数增量来判定故障元件的。
神经网络优化诊断法的基本思想是将模拟电路的故障诊断方程转换为带约束条件的优化问题， 然后利用Hopfield 神经网络进行优化问题的求解。将优化问题映射到一种神经网络的特定组态上， 此组态相应于优化问题的可能解， 然后再构造一个适合于待优化问题的能量函数（对应于目标函数）， 当Hopfield 神经网络从某一初始状态沿着能量函数减小的方向运动， 其稳定平衡解即对应于优化问题的解。对于线性电阻电路， 可以以元件参数增量和可测节点电压变化量建立故障诊断方程， 该诊断方程通常为一组欠定方程。
应用Hopfield 神经网络求解此类带约束条件的优化问题的步骤如下：
（1）分析问题： 分析网络输出与问题的解相对应。
（2）构造网络能量函数： 将实际待解决优化问题的目标函数表达成能量函数的相应形式， 能量函数最小值对应问题最佳解。
（3）设计网络结构： 将能量函数与目标函数相比较， 求出能量函数中的权值和偏流。
（4）运行网络求出稳定平衡态： 由网络结构建立网络的电子线路， 运行该电子线路直至稳定， 所得稳态解即为优化问题所希望的解。
3 其它神经网络故障诊断法
ART （Adaptive Resonance Theory）神经网络故障诊断法。ART 神经网络是一种基于自适应共振理论ART的学习算法， 包括ART1 型、ART2 型和ART3 型三种结构形式。文献三中的作者探讨了一种采用ART1 型神经网络进行模拟电路故障诊断的方法，将电路的各种故障分出层次，并按一定特征给故障类型进行编码形成故障数据样本，将故障数据样本输入ART1型神经网络进行训练， 训练完成后该ART 网络即可用于诊断。ART最大的特点是既能识别已有的故障模式， 又能较好地诊断新发故障。基于神经网络的网络撕裂法。网络撕裂法是一种大规模模拟电路分层诊断的方法， 将网络撕裂法与神经网络故障字典法相结合就形成基于神经网络的网络撕裂法。
ART的基本思路是， 当电路网络分解到一定程度后， 电路子网络继续分解往往越来越困难， 这时可以引入神经网络故障字典法， 分别为每一电路子网络构建一个神经网络， 则电路子网络级的诊断采用神经网络故障字典实现。
与传统的网络撕裂法相比， 该方法测后工作量小， 诊断过程更加简单，诊断速度加快。基于神经网络求解非线性方程的模拟电路故障诊断方法。
4 模拟电路神经网络诊断法发展趋势
近年来， 一个值得重视的现象是神经网络与专家系统、模糊控制、遗传算法和小波分析等技术相结合应用于模拟电路的故障诊断领域的研究。如神经网络与模糊逻辑理论相结合， 即所谓的“模糊神经网络”用于模拟电路的故障诊断， 其基本思想是在BP 神经网络的输入层与输出层中间增加1到2 层模糊层构造模糊神经网络，利用神经网络处理低层感知数据， 利用模糊逻辑描述高层的逻辑框架，其对模拟电路软故障的诊断效果优于单一的神经网络分类器。又如小波分析与神经网络结合应用于模拟电路的故障诊断。
小波与神经网络的结合有以下两个途径：
（1） 辅助式结合， 比较典型的是利用小波分析对信号进行预处理， 然后用神经网络学习与判别。
（2）嵌套式结合， 即把小波变换的运算融入到神经网络中去， 其基本思想是用小波元代替了神经元，即激活函数为已定位的小波函数基， 通过仿射变换建立小波变换与神经网络的联接，小波神经网络由于把神经网络的自学习特性和小波的局部特性结合起来，具有自适应分辨性和良好的容错性。
参考文献
[1] 王显强.谈谈神经网络在模拟电路故障诊断中的应用问题[J]
电路技术.2012（06）
[2] 刘华.基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[J]微电子学报.2010（03）
[3]董伟.谈ART1 型神经网络进行模拟电路故障诊断方式分析. [J]电路科技. 2012（05）
[4]王承. 基于神经网络的模拟电路故障诊断方案探究.[J]电路科技. 2013（06）
[5]张宇. 基于神经网络的模拟电路故障诊断方案探究.[J]计算机测量与控制. 2012（07）
[6]王承. 基于神经网络的模拟电路故障诊断方案探究.[J]电路故障. 2013（02）
[7]刘盛灿. 神经网络的模拟电路故障的应用.[J]电路科技. 2013（06）
[8] 万磊.神经网络在模拟电路故障诊断中的应用若干问题探讨[J]
电路技术.2011（08）
[9] 郭明强.神经网络在模拟电路故障诊断中的发展历程分析[J]电路技术.2013（08）
关键词：网络故障管理；故障定位；分层诊断；TNSFLA
正文：本文针对网络故障发生时产生不同程度的告警丢失和虚假告警的情况，造成故障检测精确度降低、无法快速诊断的问题，提出了一种基于三层节点架构的故障定位算法(TNSFLA，Three-layer Node Structure-based Fault Location Algorithm)，该算法利用网络系统接收到的告警信息来建立故障队列集合，通过对队列中故障节点发生概率的检测，从中选择最可能产生告警的故障作为最优解。
1、TNS架构包括：
（1）故障节点集合Λ；（2）告警节点集合Μ；（3）症状节点集合S={ s_node1, s_node2 ,, s_nodem },其中s_nodei表示症状节点i，（4）故障集合与症状集合之间的相关矩阵Dm,n。为了方便算法的描述，本文对上述TNS架构做出两点假设，一是故障节点集合Λ中的各个节点之间相互独立；二是故障节点和症状节点之间因果强度不变，即矩阵Dm,n中元素的大小不发生改变。为此，可以得出故障定位在本架构中的数学表示式，即在故障节点集Λ中获取一个故障诊断队列，使得该队列在告警发生时的概率p(β Μ)最大，也即该故障队列的置信度最高。
2、算法TNSFLA的设计和实现：
算法TNSFLA的故障定位过程分为两个阶段，故障诊断队列创建阶段和诊断队列元素选择阶段。其中，第一个阶段创建能够解释网络系统接收到的告警节点集对应的症状集合的故障子集；第二个阶段对阶段一中创建的故障诊断队列的各个元素，计算各个故障发生的置信度，从中选出置信度最大的故障诊断元素作为最终的结果。
2.1 其中诊断队列最优解的具体选取过程：(1) 首先来计算队列中各个子集元素的置信度，比较这些置信度的大小，并选择发生概率最大的一个作为最终结果。(2) 若其中有两个以上的元素置信度相同，则继续对这些子集元素内包含的故障节点和虚假故障节点进行比较，首先比较故障节点的个数，选取故障节点个数最少的那个子集作为最终解。(3) 若仍然有两个以上子集故障节点个数相同，则比较他们内部虚假故障节点的个数，选择虚假故障节点最少的那个子集作为最终解。
2.2 算法TNSFLA的执行过程示例：假设系统依次接收到了告警集合Μ = {e_node1, e_node2, e_node4, e_node5, e_node6}，设max_true_fault = 3，max_false_fault = 2.算法的处理过程如下：
(1)初始化故障集合队列β=Φ，根据网络故障系统接收到的告警节点集Μ得到对应的症状节点集S ={s_node1, s_node2, s_node4, s_node5 , s_node6}；
(2)求得症状节点s_node1,对应的故障子集F1 = { f_node1, f_node2, if_node1}，创建β1={{ f_node1},{ f_node2},{ if_node1}}；
(3)求得症状节点s_node2,对应的故障子集F2 = { f_node2, f_node3, if_node2}，由于β1中故障节点元素{f_node2}可以解释症状节点s_node2,所以将{ f_node2}直接加入到队列集合β2中，然后遍历集合β1-β2中的其它元素，根据算法TNSFLA的3点启发性判断能否将故障加入。
(4)依次处理症状s_node4, s_node6,；处理完所有事件后，得到能够解释系统告警即{e_node1, e_node2, e_node4, e_node5, e_node6}的故障子集为{{ f_node2, f_node4},{ if_node1, f_node3, f_node4,}, { f_node1, f_node2, if_node6}, {f_node2, if_node4, if_node6}，{ f_node1, f_node3, if_node6}}。最后根据最优解选取的方法，分别求取这些故障诊断子集的置信度，获取最终的故障原因。
3、仿真结果与分析:
将仿真场景中网络节点的数目设置为1~100个，通过不同数目节点的设置构建不同的网络实验场景。同时对穷举法(ES，Exhaustive Search)、基于拉格朗日松弛法的故障定位算法(LRA，Lagrangian Relaxation Algorithm)进行了实现，将其作为本文算法的对比方案。仿真结果表明，当网络系统中存在告警丢失和虚假故障的情况下，该算法在故障检测率、误检率以及定位时间方面体现出极大的优越性。
参考文献：
关键词:神经网络；故障诊断；RBF神经网络
BP神经网络随着计算机技术和智能控制技术的发展,使得各种系统的复杂程度和智能化程度越来越高,因此整个系统的安全性问题和可靠性问题日益受到关注,一旦系统中出现某些细小的故障,如果不能及时检测和排除,就可能造成整个系统的瘫痪,甚至造成灾难性的后果。因此,故障预测与诊断就显得尤为重要。现有的故障诊断方法有很多,其中一种很有生命力的方法就是以知识为基础的诊断办法,因为它是以不需要对象的精确数学模型为前提的,而神经网络故障诊断方法是这类方法中的一个重要分支。笔者曾利用BP神经网络构建智能故障诊断系统,通过实验仿真结果的分析,证明BP神经网络能够有效地完成故障诊断任务,但是BP神经网络在应用中也存在一定的局限性,近几年提出的径向基函数RBF在某些方面可以弥补BP神经网络存在的局限性,理论上认为RBF更适用于故障诊断,但缺乏实证。因此,笔者建立了RBF网络模型,利用在文献[2]使用过的相同数据进行仿真训练,确定其在故障诊断中的实际作用。
1RBF神经网络知识的相关知识
1.1RBF神经网络原理RBF神经网络采用径向基函数作为隐含层单元形成的隐层空间的“基地”,可以直接映射到隐层的输入向量空间。非线性映射关系的确定是以径向基函数的中心点的确定为前提的。网络的输出是线性加权隐层单元的输出,对神经网络的权值可以通过线性方程或LMS直接获得(MMSE)的方法,这样可以避免局部极小问题还可以加快学习速度。1.2RBF神经网络结构RBF神经网络的拓扑结构是一种三层前馈网络,与它相似的还有多层前馈网络。RBF网络的隐层节点组成一个辐射状的功能,这里可以利用高斯函数。输入层节点只将输入信号传输到隐含层,输出层节点通常是简单的线性函数。隐含层节点中的函数(核函数)产生对输入信号的回声,即当输入信号接近核函数的中心范围时,隐含层节点将产生大的输出。X、Y、Z分别为输入节点、隐含层节点和输出节点。隐含层单元的作用相当于在输入模式的变化,低维模型的输入数据被转换到高维空间,输出层的分类和识别也由它完成。高斯函数作为RBF网络的隐含层单元的变换函数,在输入数据中进行特征提取是由隐含层单元的变换作用完成的。1.3RBF神经网络学习算法方差σi、基函数的中心Ci以及隐含层与输出层间的权值ωi,是RBF网络学习需要的3个参数。正交最小二乘法、自组织选取中心法是RBF网络学习用得比较多的两种算法。聚类方法通常用来确定Ci和σi。而LMS方法通常用来确定权值ωi,当然也可以使用伪逆法或最小二乘法求解。其中LMS权值ωi的调整规则为:nnnXd()()()(eTn）n()1(;n）nnX)(e)(,这里η为学习速率;n为迭代次数;nX)(为隐含层输出;nd)(为期望输出;ω(n)为权值向量。RBF网络的设计比普通前馈网络的训练要简单和节约时间,因为它的结构相对简单。只要满足权值和阈值都正确以及隐含层的神经元数目足够多的前提,那么此种网络就能达到精确逼近任意函数的目的。
2诊断系统的结构
图1为利用RBF神经网络构建的诊断系统结构图。
3应用实例与仿真
该文以某装备电源模块故障诊断为例,构建RBF神经网络故障诊断系统,并进行故障诊断与仿真。故障类型对应的神经元输出如表1所示。RBF模型是由一层隐含层来构成的,在模型中最关键的是隐含层的中心及隐含层节点数的确定,在该例中确定为利用K均值聚类法来实现,当然在此过程中还必须考虑实际输出样本数据的影响。笔者主要关注网络的学习精度以及网络的泛化能力,因为从这两点可以看出网络是否能实现预定目标。校正参数σi、Ci和ωi是网络训练的主要任务,这样才能使性能指标趋于最优,以满足误差及精度要求。该文采用正交最小二乘法OSL训练RBF网络。我们不断训练网络,以达到确定最佳隐含层神经元个数的目的,最终我们确定其个数为120。对RBF神经网络的训练我们通过MATLAB工具来实现,对于一个隐含层为120的RBF神经网络模型来说,高斯函数作为其输入层与隐含层之间的作用函数。表2为此网络模型的实际仿真结果数据,根据对表2中数据的分析比较,可以得出结论,即通过RBF神经网络进行故障诊断其准确率可达92.9%。
4结语
该文在对径向基函数RBF神经网络研究的基础上,提出了基于RBF神经网络知识的故障诊断专家系统模型,在对具体实例的研究过程中通过实验仿真,证明此种方法具有方法容易,结构简单,训练花费时间短,诊断结果准确率高的优点,而且克服了BP神经网络容易陷入局部最小的缺点,尤其适用于专家知识难以整理和表示的故障诊断。但是,RBF在处理多故障方面同样存在着不足,今后若能将RBF神经网络与专家系统等其他故障诊断方法结合使用,必将提高系统的综合诊断能力,这将是笔者下一步的研究方向。
参考文献
[1]霍一峰,王亚慧.基于Spiking的RBF神经网络故障诊断算法[J].北京建筑工程学院学报,2011,27(4):57-61.
[2]方莉俐,张兵临,禹建丽,等.用人工神经网络预测电铸自支撑金刚石-镍复合膜沉积结果[J].稀有金属材料与工程,2006,35(4):638-641.
【论文摘要】：随着网络技术的发展,网络故障也表现为多样化,网络故障的查找与排除也相对复杂。结合工作经验的实例，分析了气象业务中网络故障的不同种类，并提出了切实有效的诊断及排除方法。
随着越来越多的先进技术和服务引入到气象业务网络中,网络管理和维护工作变得越来越复杂。局域网在气象系统广泛应用中，常遇到各种故障，正式运行的网络一旦出了问题,需要及时进行检测和诊断,尽快定位并排除故障。
下面介绍一下网络故障的诊断和排除方法。
一、主要的故障种类
根据网络故障的性质把网络故障分为物理故障与逻辑故障，也可根据网络故障的对象把网络故障分为路由故障和主机故障。
1.1 物理故障
物理故障即硬件连接故障，指的是设备或线路损坏、插头松动、线路受到严重电磁干扰等情况。网卡没有连接到主板上,网卡的电源灯和数据灯都不亮,设备管理器中检测不到网卡。网线没有连接好,网卡已经驱动,协议也添加,但仍然不能上网,观察网卡硬件连接,网卡只有一个灯亮,不闪烁。
如两个路由器Router直接连接，这时应该让一台路由器的出口连接另一台路由器的入口，而这台路由器的入口连接另一路由器的出口才行。当然，集线器C6D、交换机、多路复用器也必须连接正确，否则也会导致网络中断。还有一些网络连接故障比较隐蔽，要诊断它只有靠经验。
1.2 逻辑故障
逻辑故障中最常见的情况就是配置错误，指因为网络设备的配置原因而导致的网络异常或故障。配置错误可能是路由器端口参数设定有误，或路由器路由配置错误以至于路由循环或找不到远端地址，或者是路由掩码设置错误等。逻辑故障的另一类就是一些重要进程或端口关闭及系统的负载过高。如线路中断，没有流量，用ping发现线路端口不通，检查发现该端口处于down的状态，说明该端口已经关闭，导致故障。
1.3 路由器故障
线路故障中很多情况都涉及到路由器，也可以把一些线路故障归结为路由器故障。检测这种故障，需要利用MIB变量浏览器，用它收集路由器的路由表、端口流量数据、计费数据、路由器CPU的温度、负载以及路由器的内存余量等数据，通常情况下网络管理系统有专门的管理进程，不断地检测路由器的关键数据，并及时给出报警。
1.4 主机故障
主机故障常见的现象就是主机的配置不当。如主机配置的IP地址与其它主机冲突，或IP地址根本就不在子网范围内，由此导致主机无法连通。主机的另一故障就是安全故障。主机没有控制其上的finger、RPC、rlogin等多余服务。而攻击者可以通过这些多余进程的正常服务或bug攻击该主机，甚至得到Administractor的权限等。
二、故障的检测和诊断
大多计算机用Windows操作系统,Windows提供了一些命令行检测工具，这些工具是网络诊断中常用的,而且一般的问题大都可以通过这些命令诊断出来。如果对这些命令很熟悉,在网络出故障时就会运用自如。
2.1 用连接故障诊断工具Ping网络诊断
输入命令: ping 172.18.82.201(172.18.82.201为本机地址),显示: Pinging172.18.82.201 with 32 bytes of data: Reply from 172.18.82.201: bytes=32 time=10 ms TTL=128有"time="的内容,表明可以ping通,网络协议TCP/IP协议正常。执行ping命令后得到信息: Pinging172.18.82.201 with 32 bytes of data: Request timed out.表示不可以ping通,或者是tcp/ip协议可能有问题,或者是计算机到交换机间的硬件连接存在问题。
测试数据传输丢包,输入Ping statistics for172.18.72.56,显示:Packets: Sent=4, Received=2 , Lost=2 (50% loss), Approximate round trip times in milli-seconds: Minimum = 177 ms, Maximum =182 ms , Average =89 ms信息表示发送了4个数据包,回送收到2个,丢失2个,丢失率为50%。发送数据包最快回送时间177 ms,最慢回送时间182 ms,平均89 ms。如可以ping通自己,也可以ping通邻居或能看到其他机器,表明本地设置正确。网关可以通过软件实现协议转换操作,能起到与硬件类似的作用。ping网关地址,例如ping172.18.82.17-t,就可以查看与网关是否连通。
2.2 pathping命令
pathping用于跟踪数据包到达目标所采取的路由,并显示路径中每个路由器的数据包损失信息,也可以用于解决服务质量连通性问题。是一个比tracert更为有用的工具。它将ping和tracert命令的功能和这2个工具所不提供的其他信息结合起来。由于该命令显示数据包在任何给定路由器或链路上丢失的程度,因此可以很容易地确定可能导致网络问题的路由或链路。不过WIN 9X/Me、Windows NT不提供此命令。命令格式是:pathping targetname,比如c: \ >pathping172·19·3·1,
Computing statistics for 75 seconds···
Source to HereThis Node/Link
HopRTTLost/Sent=PctLost/Sent=Pct Address
0 jishu-sun [172·19·1·242] 0/100=0%|
10ms 0/100 =0% 0/100=0% 172·19·1·2 0/100=0%|
25ms 1/100 =0% 1/100=0% 172·19·6·2 0/100=0%|
34ms 0/100 =0% 0/100=0% 172·19·3·1
Trace complete·
可以看出,它先提供给我们查看路由的结果,然后等待75 s(此时间根据跃点数变化)最后显示测试结果。第3列是源到当前的丢包数。第4列是指明线路和路由器丢包情况,最右边的栏中标记为"|",表明沿线路转发丢失的数据包,该丢失表明链阻塞;最右边栏中为IP地址的,表明该路由器的丢失率,可能是由于路由器CPU超负荷所致。如果某一处丢包严重,则应采取必要的措失,以提高通信质量。
三、故障排除的解决方案
不系统的故障诊断与排除方法将导致在网络故障现象相互依赖和偶然性的迷宫中浪费时间。系统的网络故障排除方法的总体思路是系统地将产生故障可能的原因所构成的1个大集合缩减成1个小的子集或者直接确定故障起因。
3.1 网络适配卡中断与其他硬件资源冲突
在"系统"的"设备管理器"查找旁边出现感叹号的有黄圈的网络适配器项目,找到项目网络适配器可能与其它设备使用同样的资源设置。双击网络适配器项目,在网络适配器"资源"中更改网络适配器的中断和I/O地址,避免与其它硬件冲突。用即插即用的网络适配卡,可使用制造商提供的安装盘将即插即用型改为跳线型,设置网络适配卡的中断和I/O地址。
3.2 在"网上邻居"中没有显示网络中的其它计算机
打开"网上邻居"时,将显示你的计算机,如果计算机所在的工作组设置不正确,打开"网上邻居"时看不到所需的计算机。在"网络"的"标识"更改工作组的设置。
确认计算机是否安装了必要的网络组件,如果没有安装正确的网络客户、适配器和协议组件,将不能与网络通信。在"网络"的"配置"中可看已安装的网络组件。确认所安装的网络客户软件和协议是否适合所连接的网络。局域网中尽量采用TCP/IP和NETBEUI协议,或者只用NETBEUI协议。
参考文献
关键词：无线传感器网络；故障；检测方法
无线传感器网络是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者。随着无线传感器网络应用范围的进一步扩展，常常被部署在极端环境来收集外部环境的数据。由于传感器节点的电源、存储和计算能力有限并且应用环境恶劣，使得传感器节点比传统网络的节点更易于失效。在这些情况下维持高质量的服务并尽可能地降低能源消耗是很有挑战性的，有效的故障管理对于达成这些目标是有极大帮助。
1 无线传感器网络故障管理
无线传感器网络的故障管理通常分为故障检测、故障诊断和故障恢复三个阶段：（1）故障检测。为了确定故障的存在，需要收集与网络状态相关的数据。一般来说，网络发生故障后，网络设备将处于不正常的状态。通过获取设备的状态信息，就可以及时发现网络中出现的故障。收集网络状态信息有两种方法：设备向管理系统报告关键的网络事件；由网络管理系统定期地查询网络设备的状态，即主动轮询。一般情况下，网络管理系统将这两种方法结合起来使用。当对网络组成部件状态进行检测后，不严重的简单故障通常被记录在错误日志中，并不作特别处理。而严重一些的故障则需要通过网络管理器，即所谓的“告警”。网络设备一般都具有感知异常情况的能力，当设备发现自身或网络中的严重不正常现象时，它采用告警的方式报告给网管中心，因此，故障检测一般由网络中的设备完成；第二，故障诊断。故障会在网络中传播，论文格式所有感知到故障的网络对象都会发生告警，在一个大型网络中，一个故障可能会引起大量的告警。故障诊断就是对网络设备发出的告警进行相关处理，从一大堆的告警中找到故障发生的真正原因，并找出故障节点。在网络故障诊断中，一个理想的告警应该包含有关故障的五W信息（Who、What、Where、When 和why）。由于网络设备对于自身以外的网络情况只了解非常有限的知识，所以网络设备产生的大部分网络告警只回答了who、what和when三个问题，而故障诊断要进行where和why的推理。另外，告警噪声的存在进一步增加了故障诊断的难度，这些告警噪声包含：告警丢失、延迟、重复和虚假告警等；第三，故障恢复。故障恢复的主要目的是根据识别的故障原因，自动或手动地对网络进行控制操作，恢复网络的正常运行。
2 无线传感器网络故障检测常见方法
2.1 集中式方法
集中式方法是无线传感器网络中较为常见的一种方法，一般来说是物理上或逻辑上处于中心位置的节点，负责对网络进行监控，追踪失败节点或可疑节点。在集中式网络管理结构下，管理者作为“客户”要完成复杂的网络管理任务，同时还必须与多个作为“服务器”的交换信息。这种结构存在着较大的缺陷，主要表现为：（1）所有的分析和计算任务都集中在中心节点站，造成网络管理的瓶颈，中心节点负载过重；（2）中心节点站一旦失效，整个网管系统就崩溃了，这样导致整个系统的可靠性偏低；（3）集中式结构导致大量的原始数据在网络上传输，带来了大量额外的通信量，占用大量的通信带宽，并导致网管系统工作效率降低；（4）用于监测网络并收集数据的是预先定义好且功能固定的，一旦要扩展新的功能时十分不便，这样会造成系统的可扩展性较差；（5）远端节点与管理中心之间的距离较远，且传感器网络中采用多跳通信，因此这两者之间的信息交互时延过长。
2.2 分布式方法
分布式方法支持局部决策的概念，能够平滑地将故障管理分散到网络中去。目标是让节点在与中心节点通信前，能够给出一定层次的决策。在这种思想下，传感器节点能做的决策越多，越少的信息将被传输给中心节点，从而减少通信量。分布式的方法通常分为以下几种：（1）节点自检测方法。节点自检测的方法依赖于节点自身所包含的功能进行故障检测，并将检测结果发送给管理节点，通过软件和硬件的接口检测物理节点的失效；（2）邻居协作的方法。邻居协作的基本思想就是在节点发出故障告警之前，将节点获得的故障信息与邻居获得的故障信息进行比较，得到确认的情况下才将故障信息发往管理节点；（3）基于分簇的方法。基于分簇的方法将整个网络分成不同的簇，从而将故障管理也分散到各自的区域内完成。簇内采用散播的方式来定位失败节点，簇头节点与一跳范围内的邻居以某种规则交换信息。通过分析收集到的信息，根据预先定义的失败检测规则可以最终确定失败节点。接着，如果发现了一个故障节点，该区域所在的节点将会把信息传播给所有的簇。
3 结束语
总之，无线传感器网络是当前在国际上备受关注的、涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。传感器技术、微机电系统、现代网络和无线通信等技术的进步，推动了现代无线传感器网络的产生和发展。无线传感器网络扩展了人们信息获取能力，将客观世界的物理信息同传输网络连接在一起，在下一代网络中将为人们提供最直接、最有效、最真实的信息。集中式方法与分布式方法都各有优缺点，针对于不同应用类型的网络，应该选取不同的方法。
[参考文献]
[1]陈雄，杜以书，唐国新.无线传感器网络的研究现状及发展趋势[J].系统仿真技术，2005（02）.
关键词： 无线传感网络； 故障数据采集； 预警系统； 安卓技术
中图分类号： TN711?34； TP273 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）04?0163?04
Design of a fault early warning system for wireless sensor network
CHI Mingwen1， MENG Qingjuan1， MA Zhanfei2
（1. Institute of Electronic Commerce， Baotou Light Industry Vocational Technical College， Baotou 014035， China；
2. School of Information Science and Technology， Baotou Teachers′ College of Inner Mongolia University of Science and Technology， Baotou 014030， China）
Abstract： Since the traditional early warning system can′t warn the wireless sensor network fault effectively， and has low reliability and accuracy due to the various fault types of the wireless sensor network， a wireless sensor network fault warning system with high reliability and accuracy was constructed. The system is composed of the fault data acquisition and screening module， fault identification module， database， and portable communication device. The fault data acquisition and screening module is used to acquire and screen the various fault data in the wireless sensor network， and transmit the fault data to the fault identification module for fault early warning. When the fault identification module can′t warn the fault automatically， the maintenance personnel will involve. The database provides the fault data storage area for the system， and gathers， analyzes and outputs the data， so that the users manage the wireless sensor network. The Android technology is applied by the system software to let the users acquire the fault early warning information through the portable communication device in real time. The algorithm code in the fault data collection process is given. The experimental results show that the system has high reliability and accuracy.
Keywords： wireless sensor network； fault data acquisition； early warning system； Android technology
0 引 言
近年恚无线传感器网络以其低廉的成本和设置灵活性，被广泛应用于环境监测、电子通信和医疗等领域[1?3]。由于无线传感器网络的故障种类较多，传统的无线传感网络故障预警系统无法对其进行有效预警，可靠性和准确性较低[4?6]。因此，构建可靠性和准确性较高的无线传感网络故障预警系统，已成为科研组织的重点研究方向。
以往研究的无线传感网络故障预警系统均存在一定的问题，如文献[7]提出基于自供电技术的无线传感网络故障预警系统，通过检测无线传感网络的电路问题进行远程预警，整个系统的准确性较高。但自供电技术受环境温度和辐射的影响较大，系统稳定性偏低。文献[8]提出基于人工神经网络的无线传感网络故障预警系统，其故障纠错率和应用性均很高。但该系统在运行过程中需要花费大量的人力对其进行监控和检修，运行成本较高，不适合中、小企业使用。文献[9]提出基于网络模块辨认的无线传感网络故障预警系统，该系统将所检测到的故障问题进行模块分离，分别对各模块中的故障数据进行预警和整修，正确性较高。但该系统的辨认过程耗时较长，预警效率不高。文献[10] 提出基于模糊推理的无线传感网络故障预警系统，利用模糊推理方法将系统收集到的故障问题进行统一分类，预警效率较高。但模糊推理方法的局限性较强，故整个系统的可靠性不高。
为了解决以上问题，构建可靠性和准确性较高的无线传感网络故障预警系统。实验结果表明，所设计的系统具有较高的可靠性和准确性。
1 无线传感网络故障预警系统设计
1.1 系统总体结构设计
无线传感网络故障预警系统由故障数据采集筛选模块、故障辩证模块、数据库和便携式通信设备组成。图1是无线传感网络故障预警系统总体结构图。
故障数据采集筛选模块作为无线传感网络故障预警系统的初始处理模块，是无线传感网络故障数据准确性的基础保障。该模块为故障辩证模块提供故障问题的数据源。当故障辩证模块无法自动给出无线传感网络的故障预警时，使用者将在便携式通信设备上接收到故障信息，并派维修人员介入处理。同时，数据库会推荐处理方案，供维修人员参考。
1.2 故障数据采集筛选模块设计
故障数据采集筛选模块能够对无线传感网络中各种故障数据进行采集和筛选。该模块属于无线传感网络故障预警系统的操作层，其包括数据缓存区、数据筛选区和数据传输区，工作原理如图2所示。
由图2可知，故障数据采集筛选模块的工作流程为：先设置模块故障筛选参数，无线传感网络的故障类型主要包括网络连通不畅、病毒感染、缓存区信息过量和电源不正常供电等。将传感器网j中各节点数据实时汇总，并统一上传至故障数据采集筛选模块的数据缓存区，防止在数据筛选过程中出现信道拥堵。数据筛选区依次将数据缓存区中的节点数据提取出来，以预设的故障参数为标准，筛选出无线传感网络的故障数据。由于无线传感网络的节点数据非常庞大，因此，无线传感网络故障预警系统为该模块提供了专业的数据整理人员，以保证故障数据筛选工作的准确性。筛选出的故障数据经由数据传输区反馈给故障辩证模块。
1.3 故障辩证模块设计
故障辩证模块能够对无线传感网络节点故障数据进行辩证，给出最优解决方案后将预警信息传输给使用者。由于故障数据中蕴含的故障问题往往较为笼统，因此，如何将故障问题进行正确辩证，是该模块需要解决的重点内容。图3是故障辩证模块工作原理图。
由图3可知，故障辩证模块分为三步进行故障数据的辩证工作，分别为推导辩证、模糊分类和人工查核。故障辩证模块接收到故障数据后，先进行数据的推导辩证，得出初始辩证结果。具体或常见的无线传感网络故障问题可直接通过该初始辩证结果进行故障预警；对于较为笼统的网络故障问题，则需要对其进行模糊分类。将网络故障问题按照无线传感网络故障预警系统预设的参数进行分类，其类别包括产生时间、持续时间、故障节点等。同时，故障辩证模块配备输入接口，使用者可根据自身情况进行模糊分类的个性化设置。模糊分类后，98%的故障问题均能直接进行故障预警。
由于无线传感网络的故障问题更新速度较快，无线传感网络故障预警系统无法提前预知特殊的故障问题。因此，余下2%的故障问题需要通过人工查核进行故障预警。经人工查核后给出的最优解决方案，会实时更新到系统预设参数中。故障辩证模块中产生的所有数据均会被实时保存到数据库中，完善系统的无线传感网络故障数据。
1.4 数据库设计
数据库为无线传感网络故障预警系统提供故障数据的存储区域，并进行故障数据的汇总、解析和输出。数据库虽没有直接参与系统的故障预警工作，却能够提供给使用者完善无线传感网络的理论依据。图4为数据库结构图。
由图4可知，数据库是根据故障数据和故障解决方案构建的大型“虚拟图书馆”，其拥有信息索引、报表统计和数据输出打印等平台。数据库的信息索引平台可以提供给使用者多种系统预设方案。使用者也可利用报表统计平台，获取无线传感网络的运行情况，并对报表进行输出和打印。同时，统计报表平台也为使用者提供了故障数据的解析功能，给出无线传感网络故障问题的产生原因和维护措施，帮助使用者构建安全稳定的无线传感网络。数据库不但收集了无线传感网络故障预警系统工作中产生的所有数据，也借鉴了各大学术网站中关于无线传感网络故障的网络资源。数据库提供给故障辩证模块故障问题解决方案的理论依据，包括无线传感器的拓扑结构、配置数据和标准节点数据等，确保故障辩证模块更好地进行故障数据的辩证工作。在故障辩证模块的推导辩证、模糊分类和人工查核工作中，数据库会自动推荐多种维修方案，供使用者选择。数据库的推荐功能可根据使用者需求随时关闭或开启。
2 软件设计
2.1 无线传感网络故障预警系统软件总体设计
无线传感网络故障预警系统利用安卓技术，开放系统源代码。使用者可在便携式通信设备上预装系统软件，当无线传感网络故障预警系统发出故障预警信号后，系统软件会第一时间弹出提醒信息。使用者足不出户便可以了解到无线传感网络的运行情况。图5是无线传感网络故障预警系统软件结构图。
图5中，安卓技术为无线传感网络故障预警系统提供故障查询、故障采集、预警查询和报表查询等功能。
网络服务功能能够保护便携式通信设备中的系统软件免受外界攻击，其通信接口与软件的编程语言相互独立，为使用者提供数据隐藏和设立管理员密码的服务，增强了系统的安全性。
基于RMI的分布式应用能够增强无线传感网络故障预警系统软件的兼容性。同时，该软件的错误修正率和指令变通性较高，满足多平台的业务标准，且开发费用低，传输效率高，符合使用者对系统软件设计的需求。
2.2 无线传感网络故障预警系统软件代码
无线传感网络故障预警系统使用C语言进行系统软件的开发，给出用于无线传感网络故障预警系统的故障采集过程的算法代码，其中包含故障数据初始化和数据存储：
Int Wireless_sensor _error；
%无线传感网络故障数据初始化
null Wireless_sensor _error （null）
{
Free bytes n；
for（n=0；n
{
WDI=WDI； %清空系统缓存数据
Wl_buff[i] = ＼0；
}
Way1 = null；
way 2=null；
Keep_ Wireless_sensor _error = null；
Gain_ Wireless_sensor _error = 0；
Wireless_sensor _error = 0；
TXD_ Wireless_sensor _error = null；
WDI=～WDI；
Wl_buff[0] = ′W′；
Wl_buff[1] = ′S′；
Wl_buff[2] = ′E′；
}
TXD_ fault_ information；
%无线传感网络故障数据的发送
null TXD_w_ information（null）
{
while（（Keep_WSE= 1）&（Gain_WSE=1））；
%接收初始化故障信息数据
TXD_ address_message = 1；
address_message _s_ information = 0；
SBUF0=address_message[address_message_e_information]； %稻莘⑺
WDI=WDI；
Wl_buff[Keep _ address_message] = x00；
Keep_address_message ++；
WDI=WDI；
Wl_buff[Keep_address_message] =x00；
for（n=0；n
{
Wl_information[i] = Wl_buff[i]； %将数据存储并复制
WDI=WDI； }
3 实验设计
无线传感网络故障预警系统的可靠性和准确性是评价系统性能的重要指标。为了验证本文设计的无线传感网络故障预警系统具有较高的可靠性和准确性，利用本文系统采集了某传感器网络节点数据，进行验证实验。系统的可靠性测试和准确性测试可从系统电压变化和数据接收率入手。系统电压变化浮动越小，系统抗干扰能力就越强，则系统的可靠性就越高；而数据接收率直接影响着无线传感网络的故障排除率，故障排除率同系统准确性呈正相关。
3.1 无线传感网络故障预警系统准确性测试
实验在无干扰情况下进行无线传感网络故障预警系统对无线传感器网络节点数据的采集，并将系统的电源电压数据提取出来。图6是无干扰情况下电源电压变化图。
图6中，无线传感器网络故障预警系统的电源电压在218～250 V之间浮动，属正常现象。造成此现象的主要原因是：由于系统电路元件在工作过程中会消耗一定的电源能量，导致初始电源电压无法令系统所有电路元件正常运作。因此，需在特定时间段适量提高系统电源电压值，以满足整个系统电路的运行需求。
实验进行到30 h，在原有条件下升高环境温度并增加辐射。图7是有干扰情况下电源电压变化图。
对比图6和图7可知，在加入干扰因素后，无线传感网络故障预警系统的电源电压浮动增强趋势并不明显。系统电源电压的最大值和最小值分别为256 V和215 V，抗干扰能力较强，验证了本文无线传感网络故障预警系统具有较高的可靠性。
3.2 无线传感网络故障预警系统可靠性测试
无线传感网络故障预警系统的数据接收率受多种因素影响，表1为故障节点与系统安装点之间距离对数据接收率的影响情况。
表1 距离对数据接收率的影响情况
由表1可知，故障节点与系统安装点之间距离越近，无线传感网络故障预警系统的数据接收率越高；数据接收率还与数据传输量有关，相同情况下，数据传输量越低，数据接收率越高。系统数据接收率的最低值和最高值分别为95.65%和98.77%，平均值为97.18%。数据接收率整体较高，且波动较小，验证了本文无线传感网络故障预警系统具有较高的可靠性。
4 结 论
本文构建可靠性和准确性较高的无线传感网络故障预警系统。该系统由故障数据采集筛选模块、故障辩证模块、数据库和便携式通信设备组成。故障数据采集筛选模块对无线传感网络中各种故障数据进行采集和筛选，并将故障数据传输到故障辩证模块进行故障预警。当故障辩证模块无法自动进行故障预警时，维修人员将介入处理。数据库为系统提供故障数据的存储区域，并对其进行汇总、解析和输出，以供使用者管理无线传感网络。系统软件利用安卓技术，令使用者通过便携式通信设备实时获取故障预警信息，并给出了故障数据采集过程的算法代码。实验结果表明，所设计的系统具有较高的可靠性和准确性。
参考文献
[1] 徐磊磊，徐保国.一种无线传感器网络故障节点检测算法[J].传感器与微系统，2015，34（12）：149?152.
[2] 赵锡恒，何小敏，许亮，等.基于时间加权K?近邻法的无线传感网系统故障诊断[J].计算机应用研究，2015，32（10）：3096?3100.
[3] 刘亚红，冯海林，刘昊.无线传感器网络软故障诊断算法[J].传感器与微系统，2014，33（4）：142?145.
[4] 陈斌，杨俊杰.基于DFD算法的无线传感器网络故障诊断系统的设计[J].上海电力学院学报，2014，30（3）：269?272.
[5] 刘昊，刘亚红.基于网格结构无线传感网络故障诊断算法[J].电子科技，2014，27（2）：32?34.
[6] 严楠，周鸣争，李钧.基于DLP的无线传感器网络链路故障诊断技术的研究[J].计算机应用研究，2014，31（6）：1787?1790.
[7] 丁煦，韩江洪，石雷，等.可充电无线传感器网络动态拓扑问题研究[J].通信学报，2015，36（1）：129?141.
[8] 华昕佳，张帅，李凤荣，等.带状无线传感器网络间歇性故障检测[J].计算机工程，2015，41（12）：119?124.
【关键词】汽车CAN网络；故障机理；诊断方案
目前，很多厂商都在自己生产的车辆上使用了网络系统。网络系统将车上的控制单元连接起来，实现了很多系统的信息共享，增加了控制功能，减少了线束的数量，使线束更容易布置。但网络系统的应用增加了车辆的维修难度。在与维修企业的接触中，许多维修人员对网络系统的诊断还停留在传统的方式，不能利用故障现象和诊断数据综合分析，快速排除故障。究其原因是因为不了解车载网络系统的拓补结构和工作原理，不懂得网络系统故障产生的机理，更不能使用有效的方法和仪器对网络系统进行诊断。本文对网络故障产生的原因进行了说明与总结，制定了CAN网络系统基本的诊断方案，并对每一步骤进行了说明。
一、汽车网络故障产生机理分析
在对大量的实际接触到的网络故障案例和收集的网络故障案例进行分析，引起车载网络系统故障的原因一般有三种：
1、汽车电源系统引起的故障
该故障产生的机理是，车载网络系统的核心部分是含有通讯IC芯片的电控模块，其正常工作电压在10.5～15.0V的范围内，如果汽车电源系统提供的工作电压低于该值，一些对工作电压要求高的电控模块就会出现短暂的停止工作，从而使整个车载网络系统出现短暂的无法通讯。这种现象就如同用故障检测仪在未启动发动机时就已经设定好要检测的传感器界面，但当发动机启动时，故障检测仪往往又回到初始界面。
2、车载网络系统的链路故障
该故障产生的机理是，当车载网络系统的链路（或通讯线路）出现故障时，如通讯线路的短路、断路以及线路物理性质引起的通讯信号衰减或失真，都会引起多个电控单元无法工作或电控系统错误动作。判断是否为链路故障时，一般采用示波器或汽车专用光纤诊断仪来观察通讯数据信号是否与标准通讯数据信号相符。对于这部分故障本文将作重点分析。
3、车载网络的节点故障
节点是车载网络系统中的电控模块，因此节点故障就是电控模块的故障。它包括软件故障和硬件故障。软件故障--即传输协议或软件程序有缺陷或冲突，从而使车载网络系统通讯出现混乱或无法工作，这种故障一般成批出现，且无法维修。硬件故障--一般由于通讯芯片或集成电路故障，造成车载网络系统无法正常工作。对于采用低版本信息传输协议和点到点信息传输协议的车载网络系统，如果有节点故障，将出现整个车载网络系统无法工作。在实际故障中网络节点故障一般表现为电控单元内部损坏和控制单元编码错误。应注重这两方面的检查。
二、汽车网络系统故障检测原理
数据传输时的错误可能是由于接触不良、短路、软件错误或外部强电场引起的。控制器区域网CAN网络故障检测的原理可以分为错误识别、错误处理两个方面。
1、错误识别
在网络总线上各控制单元之间的信息以高低电位组成的电码（帧）传递，发送器具有识别错误的能力以监测总线信号为基础。每个发送信息的节点同时监测总线电平，此时会立即识别所发送比特与所接收比特之间的差异。此外接收器还检查总线信号的逻辑性。
因此可以识别五种不同的错误。
2、错误处理
某个CAN节点识别到的每个错误都立即通过一条错误信息（错误帧）提供给所有其他节点。因此所有总线设备不再将此前接收的信息继续发送给应用程序微控制器。在此通过自动重复传输有错误的信息来校正错误。
为了在出现故障时不会因发送错误标志而造成控制单元在总线上的所有数据交换失效，控制单元根据一个确定的算法逐渐从总线事件中退出。因此，第一级复位后触发错误标志的节点只允许发送由高位启用（隐性）比特组成的被动错误标志。其结果是这个控制单元不会再阻碍总线上的数据交换。但是，在这种状态下该控制单元可以继续发送和接收信息。
如果一个或多个总线设备多次干扰系统且发送错误或接收错误的错误计数器达到规定限值，就会将这个或这些设备与总线完全断开。在这种总线关闭状态下，这些控制单元无法发送或接收信息。
错误主动与错误被动状态之间的过渡通过CAN控制器自动实现。只有通过相应的操作，例如软件或硬件复位，才能撤消总线关闭状态。
三、汽车网络故障诊断方案
汽车网络的应用增加了车辆故障诊断的难度。针对目前维修人员还不能有效的进行车辆网络故障诊断。本文经过对大量的网络故障案例进行研究，总结出一套针对网络诊断的基本方案（见图1）。在诊断网络故障时可以进行参考，并对其进行灵活运用。
网络故障排除诊断方案
在此方案中的每一步功能都含有若干个小的测试步骤，而且要根据具体的上一步测试结果进行下一步的诊断。方案的具体步骤在下文中具体进行解释。
1、对“验证故障现象，进行网络功能分析”的说明
当发生故障时，首先要验证故障现象，验证故障现象的同时，就要分析故障。采用总线控制的车辆，无论是总线网络故障还是挂在总线上的任一控制模块出现故障，都可能对其它控制模块（或部件）产生影响，使其不能正常工作。所以，排除这类故障时，检修思路不能仅仅局限在故障部件，还要考虑总线上的其他部件的影响。可以通过网络功能是否实现，来初步判断故障范围。判断这类故障要基于对网络拓补结构的了解，熟知在网络上传递哪些数据流。
以某品牌车型为例，网络系统拓补结构如图2所示。动力系统、舒适系统与信息娱乐系统通过数据总线接口（网关）交换数据。交换的数据有：
（1）发动机转速信息
动力系统控制模块通过数据总线向仪表组件传送数据，再由组合仪表组件驱动发动机转速表指针偏转。当发动机转速数据丢失或动力系统控制模块处于不良状态时，仪表组件将转速表驱动到Or/min。
（2）燃油信息
燃油液面传感器将燃油位置信号传递给动力系统控制模块，动力系统控制模块通过数据总线给仪表组件传送燃油液面数据，再由组合仪表驱动燃油表指针偏转。当燃油数据丢失或发动机电脑处于不良状态时，仪表组件将燃油表驱动到零位置。
（3）冷却液温度信息
冷却液温度数据在动力系统控制模块内计算，动力系统控制模块通过数据总线向仪表组件传递冷却液温度数据，再由组合仪表驱动温度表指针偏转。当温度数据丢失或发动机电脑不良状态时，仪表组件将温度表驱动到低位。
（4）档位显示信息
位于变速器外壳上的档位开关将变速杆位置信号送往动力系统控制模块，动力系统控制模块再将此信号处理翻译后，通过数据总线送往仪表板，在仪表板上将有正确的变速杆位置显示。如果动力系统控制模块检测到无效的档位组合或总线有故障，仪表中将无相应的档位显示。
2、对“诊断仪器查询故障代码，根据不同的故障代码，分类进行诊断”的说明
初步判断网络系统是否故障，可以利用诊断仪读取总线系统故障代码。由于车载网络系统一般均采用节点监控，每个节点都被网络中的其他节点监控，按系统使用的逻辑环要求，网络范围内的任何节点都必须能够将感测信息发送到所有其他节点，并能从其他节点接收信息。因此，若某个节点（控制单元）出现故障，不能发送或接收相应的感测信息时，除控制单元本身能检测到总线相关故障代码（也有可能不能进入该控制单元），系统内其他控制单元也会有指向该控制单元信息传输不良的故障代码。例如大众车系的网络系统故障代码有“01336—舒适系统数据总线单线通讯”、“0133l一驾驶员侧车门J386控制单元没有通讯”等故障提示，但故障代码不能给出具体的CAN总线网络链路故障，还要采用其他的方式进行故障分析，局限性较大。
3、对“没有故障代码，查询数据流 ”的说明
使用诊断仪的读取数据流功能也可以初步判断故障。可以利用诊断仪进入测量数据块功能读取总线测量数据。以大众车系为例中，可以读取CAN网络的通讯状态，若CAN通讯状态为1，表明在测的控制单元正在接收指定控制单元的信息。若CAN通讯状态为0，表示不能正常接收和传输信号。而每个测量数据组一般部由4个数据区排列组成，每个区分别代表了不同的内容，若该车型没有相应的控制单元时，数据就不会显示。读取数据流的功能可以帮助我们缩小故障范围。表1所示为某车型舒适网络系统故障数据流，从表中可以看到乘客车门导线出现问题，测量值与正常值不符。
4、对“执行元件测试功能”的说明
利用诊断仪进行执行元件测试功能是测试网络系统故障很直观的方法。在车载网络中，如果控制单元A的执行器不工作。通过诊断仪与控制单元A相连，指令控制单元A驱动执行元件工作，如果执行元件能够正常工作，说明控制单元A工作正常。这样的结果告诉我们重点排查与A通信的控制单元及网线的通断。
5、对“波形测试确定故障”的说明
由于通信线路短路、断路及线路物理性质引起的通信信号衰减或失真的链路故障，是汽车车载CAN总线网络类故障中概率较高的一种。常见的CAN总线网络链路故障有：CAN—H和CAN—L在某点分别对正、负极短路：某节点的CAN—H和CAN—L分别断路：CAN—H和CAN—L之间在某点短路：CAN—H和CAN—L同时对正、负极短路。通过示波器测试出总线的波形，可以将测试出的波形与正常的波形进行对比，发现网络的链路故障。对于使用示波器测试网络故障将在在下文重点阐述。特别要说明的是在舒适CAN中，某些链路故障可以采用单线运行模式，对外部并不能表现故障现象。
6、对“使用电阻测量方法排除故障”的说明
在某些车系上可以通过对车载网络的电阻进行测量发现具体的故障点。电阻测量网络故障要和其它方法配合使用。有的网络系统如大众的某些车型不能测量舒适和信息娱乐CAN的控制单元内阻。
下面举例说明使用控制单元测量驱动CAN的电阻。如图3为某车型驱动CAN网络结构，电阻测量方法如下：
①拆开蓄电池5分钟。
④控制单元与控制单元之间的数据线的测量
在测量控制单元之间的数据线时，要将控制单元断开，测量导线的通断，电阻应小于1Ω，否则导线之间有断路的故障或其它链路故障。此方法最好配合波形测试一起进行。
【关键词】齿轮；故障诊断；诊断技术、
1.齿轮故障的基本特征及诊断原理
齿轮故障分大周期故障和小周期故障。
大周期故障是指以齿轮的回转频率为基本频率特征的故障。如偏心、裂纹和断齿等，它们有的以误差形式影响频谱，有的则以突变的刚度形式影响响应。小周期故障是指以轮齿的啮合频率为基本频率特征的故障如胶合、点蚀和磨损等，它们大都以变相位的误差形式影响频谱。其基本特征表现如下：
（1）具有大周期故障的齿轮在回转频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大，而具有小周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处的振幅随故障的恶化而加大。
（2）具有大周期故障的齿轮在啮合频率及其谐波处产生以故障齿轮的回转频率为间隔的边频带族，并随着故障的恶化而加剧。
（3）具有大周期故障的齿轮，在啮合频率及其谐波处的振幅与故障关系不大，而具有小周期故障的齿轮，在回转频率及其谐波处的振幅与故障无关。
齿轮传动的故障监测与诊断的目的是要及时准确地把握设备的工作状态，实现预防维修，提高设备运行的可靠性、安全性。因此，及早发现齿轮系统的各类故障并预测故障的发展趋势十分重要。振动检测往往测量的是箱体表面的振动量，所测振动信号通常包含有传动系统各个零部件运动所引起的各种常规振动和齿轮故障所引起的振动 这些振动分量之间相互影响、相互耦合，组成非常复杂的振动系统。所以，齿轮箱的故障信号中常常包含了非平稳成分。传统的时域分析方法或频域分析方法只适用于分析信号的频率分量或信号的统计量不随时间变化的平稳信号。
当齿轮存在局部故障时，由于齿的损伤可能激发瞬态的冲击信号，齿轮啮合频率及其谐频被调制边频带紧紧包围而形成密集边频带。频域中主要表现在齿轮转速频率的倍频成分上，更重要的一点表现在啮合频率的边频带上。
2.齿轮故障诊断的关键技术及应用
2.1模糊诊断分类法
以模糊数学为基础，利用集合论中的隶属函数和模糊关系矩阵的概念来解决故障征兆之间的不确定关系，进而实现故障的检测诊断。
由于模糊诊断可以处理一些不完整的或模糊的知识，更接近实际工况，目前模糊诊断方法在故障诊断领域的应用较为广泛，使故障诊断的精度得到提高.BocanialacD等使用模糊分类器进行故障精确诊断，对每一种故障，范围从可以忽略的小故障到大型故障，根据故障强度分为20个等级，值得注意的是，通过试验建立了精确的故障分类表，例如建立了通常使用的大、中、小故障的界限分别为5%～30%，35%～60%和65%～100%.与以往单一的大、中、小分类相比，把正常状态和故障状态区分开的精度达99.60%，诊断结果的精度大大提高，存在的问题是如何建立更加灵活、精确的故障分类表以减少不同故障之间的遗漏。
2.2神经网络故障诊断方法
对于故障诊断而言其核心技术是故障模式识别，而人工神经网络由于其本身信息处理的特点，如并行性、自学习、自组织、联想记忆功能等，使得其能够出色地解决那些传统模式识别方法难以解决的问题，所以故障诊断是人工神经网络的重要应用领域之一。
目前，已经提出的神经网络大约有几十种，其中较为有名的有贺浦菲特（Hopfield）模型、多层感知器（MuhilayerPerceptron，简称MLP）模型、自适应共振理论（Adaptive ResonanceTheory，简称ART）、Boltzmann机、自组织特征映射（Self—OrganizationMap，简称SOM）等.它们在故障诊断领域的应用主要集中于三个方面：
（1）从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断。
（2）从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测。
（3）从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统。
杜设亮等Do]将BP神经网络应用于齿轮箱故障诊断中.列出齿轮10种常见的故障特征，以齿轮箱的故障征兆参数作为网络的输入层，以被测齿轮常见的4种典型故障状态类别为输出层，建立了拓扑结构为10-5-4的BP神经网络.在结构模型及相关网络因子确定后，输入齿轮的各故障特征模式样本作为训练样本集，对网络进行训练学习，根据网络的输出确定齿轮故障的状态类别，诊断的均方误差在0.08以内，很好地实现了由齿轮故障征兆到其故障类别的欧氏空间上的非线性映射.其存在的问题是：
（1）BP算法训练速度过于缓慢，通常要数千步以上。
（2）存在局部最小解问题，难以发现最佳权重。
（3）网络隐含层单元个数的确定缺乏严格的理论依据，通常依据经验选取。
2.3专家系统故障诊断方法
模式识别诊断法和神经网络故障诊断方法都是以数字量为基础的，而专家系统是一种“基于知识”的人工智能诊断系统，它是利用专家的领域知识、经验为故障诊断服务.目前在机械系统、电子系统、医学领域等故障诊断方面应用很成功。
LiaoSH调查了从1995年～2004年有关专家系统方法和应用的文献，有关专家系统的方法主要有l1类，即：基于规则的系统、基于知识的系统、神经网络、模糊专家系统、基于事件的推理、系统结构、目标定位法、群体智能系统、数据库方法、模型和不同研究领域应用合成的本体论。
S.C.Liu等研究开发了用于机械故障诊断的有效的专家系统.该系统由故障树、模糊群多属性决策（Fuzzygroupattributedecisionmaking）、知识库和推理机4个模块组成，在实际诊断中，采用了100个样例，通过有效的搜索，找出可能出现的故障原因，使整体故障查询数下降，曹建平等把基于BP神经网络的专家系统应用到齿轮箱的故障诊断中，这种基于神经网络的专家系统由知识获取、知识库、推理机、解释、输入输出等5个部分组成，在齿轮箱诊断实例中，选用频谱中一倍频显著，二倍频显著等6项指标作为征兆，解调谱中选用细化包络谱与倒频谱中10项指标作为征兆，故障输出包括轴不对中、齿轮偏心、齿轮点蚀、齿轮磨损4项.用典型的齿轮箱故障与征兆关系对14批数据进行训练，由此建立了对这4类故障进行确诊的知识库，经过诊断得到较合理的输出结果.该系统是在吸收国内外部分案例与数据、现场运行与检修的经验、理论分析与模拟实验结果等基础上，获取诊断知识，建立知识库，它在一定程度上模拟了专家凭直觉和实例经验处理不完全或不确定知识的能力，适于作为机械故障诊断专家系统，实例诊断效果比较理想。
3.结束语
综上所述，通过文献和实例的分析，可以证实采用现代监测技术，利用现代信号处理技术对机组进行监测运行是确保生产安全、平稳运行的必要的，可靠的手段。对故障实例的分析过程有力地证明了采用上述方法应用于齿轮箱的故障诊断是有效、可行的，必要时采用多种分析方法同时分析，可取得更好的分析效果。
【参考文献】
